किस प्रकार की क्लस्टरिंग बड़े डेटा को संभाल सकती है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग नहीं कर सकते हैं बड़ा डेटा संभालें ठीक है लेकिन कश्मीर का मतलब है क्लस्टरिंग कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि K मीन्स की समय जटिलता रैखिक यानी O(n) है जबकि पदानुक्रमित समय जटिलता है क्लस्टरिंग द्विघात है अर्थात O(n²).

इस संबंध में, बड़े डेटा में क्लस्टरिंग क्या है?

क्लस्टरिंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें का समूह बनाना शामिल है आंकड़े अंक। का एक सेट दिया गया आंकड़े अंक, हम a. का उपयोग कर सकते हैं क्लस्टरिंग प्रत्येक को वर्गीकृत करने के लिए एल्गोरिथ्म आंकड़े एक विशिष्ट समूह में इंगित करें।

इसी प्रकार, क्लस्टरिंग क्या है और इसके प्रकार? क्लस्टरिंग विपणन, जैव-चिकित्सा और भू-स्थानिक जैसे क्षेत्रों से एकत्र किए गए बहुभिन्नरूपी डेटा सेट में समान वस्तुओं के समूहों की पहचान करने के लिए विधियों का उपयोग किया जाता है। वे भिन्न हैं प्रकार का क्लस्टरिंग विधियाँ, जिनमें शामिल हैं: विभाजन विधियाँ। श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग . मॉडल के आधार पर क्लस्टरिंग.

यह भी जानने के लिए कि किस प्रकार का क्लस्टरिंग एल्गोरिदम बहुत बड़े डेटासेट के लिए बेहतर है?

कश्मीर साधन जो सबसे अधिक इस्तेमाल में से एक है क्लस्टरिंग तरीके और कश्मीर साधन MapReduce के आधार पर के लिए एक उन्नत समाधान के रूप में माना जाता है बहुत बड़ा डेटासेट क्लस्टरिंग . हालांकि, जब की वृद्धि होती है तो पुनरावृत्तियों की बढ़ती संख्या के कारण निष्पादन समय अभी भी एक बाधा है डाटासेट आकार और संख्या समूहों.

क्लस्टरिंग का उपयोग किसके लिए किया जाता है?

क्लस्टरिंग अनुपयोगी सीखने की एक विधि है और सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए एक सामान्य तकनीक है में इस्तेमाल किया कई क्षेत्र। डेटा साइंस में, हम उपयोग कर सकते हैं क्लस्टरिंग विश्लेषण हमारे डेटा से कुछ मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए यह देखकर कि डेटा बिंदु किस समूह में आते हैं जब हम लागू करते हैं a क्लस्टरिंग कलन विधि।